首页蚂蚁集团开源LingBot-Vision，赋予机器人空间感知能力
在具身智能领域，让机器人能够以接近人类的精度感知物理空间，仍然是一项根本性挑战。 蚂蚁集团旗下专注于具身人工智能的子公司Robbyant已正式开源LingBot-Vision模型系列。这一套自监督视觉Transformer模型通过创新的“边界建模”策略，在密集空间感知方面取得了卓越成果，尽管参数数量较少，但在多个基准测试中表现均优于更大规模的模型。
当前大多数视觉基础模型优先考虑“物体识别”，侧重于识别图像中的内容，却往往忽视了物体边界、轮廓和深度等关键的物理交互线索。 LingBot-Vision 颠覆了这一思路，将“边界”作为主要的预训练信号。通过利用遮罩边界建模，该模型能够识别图像中信息最密集的区域，并以此为核心进行训练。这种方法使模型在获得语义理解的同时，也能发展出强大的几何空间感知能力。
在性能方面，旗舰模型 LingBot-Vision（ViT-g/16）仅包含 11 亿个参数，却在深度估计任务（包括 NYU-Depth v2）中取得了最先进的结果。 它超越了拥有70亿参数的DINOv3，而其使用的训练数据集规模仅为后者的三分之一左右。针对资源受限的部署场景，该系列提供了从30亿参数到更小规模的蒸馏版本，确保在各种硬件配置下都能实现顶级的密集预测性能。
为展示该技术的实际价值，开发团队还将深度补全系统升级为 LingBot-Depth 2.0。测试表明，在处理透明物体（这一传统的感知盲点）时，其准确率有了显著提升。 随着数据量的增加，LingBot-Vision 的性能持续提升，且不会出现传统模型典型的饱和现象，这进一步验证了其以边界为中心空间感知架构在复杂真实世界环境中的潜力。
LingBot-Vision 现已在 Hugging Face 上完全开源，采用 Apache-2.0 许可证，包含从大到小四种模型规格的权重和推理代码。该技术使开发者能够以更低的计算成本为机器人配备更灵敏的物理感知能力，为具身智能领域更精准、更具交互性的未来铺平道路。
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